OPencv尺寸测量函数

OpenCV库提供了一些函数来进行图像尺寸的测量。其中最常用的是`cv::Size`结构体和`cv::getContours`函数结合使用。`cv::Size`表示一个二维尺寸，通常用于存储图像宽度和高度。

例如，如果你有一个已经读取的图像，可以这样做：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Size imageSize = img.size(); // 获取图像的原始大小

如果需要从轮廓开始测量，你可以先通过边缘检测、轮廓提取等步骤获取到感兴趣区域的轮廓，然后计算轮廓的最大或最小边界框的尺寸。这需要用到`cv::boundingRect`或`cv::minAreaRect`函数：

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
// ... (这里进行轮廓提取)

cv::Rect boundingBox = cv::boundingRect(contours[0]); // 获取第一个轮廓的边界框
cv::Size measuredSize = boundingBox.size(); // 获得尺寸

相关问题

OpenCV尺寸测量如何标定

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常用的功能，包括图像处理、特征检测、物体识别等。尺寸测量是计算机视觉中的一个常见应用，而要准确进行尺寸测量，通常需要一个标定的过程来确定相机的内参和外参。

标定过程大致可以分为以下步骤：

1. 准备标定板：一个常用的标定板是棋盘格（Chessboard），它由黑白相间的正方形组成。这个标定板可以打印出来或者制作成实体板。标定板的尺寸必须是已知的，这样才能够根据实际尺寸与图像上的像素数来计算比例尺。

2. 拍摄标定图片：使用相机从不同的角度拍摄标定板的图片。为了提高标定的准确性，拍摄的角度和距离应该变化多样，覆盖整个视场。

3. 检测角点：使用OpenCV中的函数（如`findChessboardCorners`）检测标定板在每张图片上的角点位置。这些角点的精确位置对于标定过程至关重要。

4. 提取角点亚像素精度：`findChessboardCorners`函数可以找到角点的大致位置，为了提高标定的精度，可以使用`cornerSubPix`函数对角点位置进行亚像素级别的精确化。

5. 计算相机内参和外参：使用`calibrateCamera`函数，根据检测到的角点位置以及它们的实际位置，计算相机的内参矩阵、畸变系数和外参矩阵。

6. 验证标定结果：通过计算重投影误差来验证标定的准确性。重投影误差指的是使用标定得到的相机参数将角点反投影到图像上后，与实际角点位置的距离。这个误差越小，标定的效果越好。

7. 应用标定结果：标定完成后，就可以利用得到的相机参数来进行尺寸测量了。测量时，首先需要找到物体在图像中的特征点，然后使用内参矩阵和畸变系数将这些特征点转换到现实世界的坐标系中，从而计算出物体的实际尺寸。

opencv尺寸测量python

可以使用opencv中的函数来测量图像的尺寸，例如使用cv2.imread()函数读取图像，然后使用shape属性来获取图像的尺寸。具体代码可以参考以下示例：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
height, width, channels = img.shape
print('图像尺寸为：', width, 'x', height)